In the second course of the Deep Learning Specialization, you will open the deep learning black box to understand the processes that drive performance and generate good results systematically.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Deep Learning
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Spezialisierung Deep Learningdeeplearning.aiÃœber diesen Kurs
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Karriereergebnisse der Lernenden
10%
ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100Â % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Kurs 2 von 5 in
Stufe „Mittel“
Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
A basic grasp of linear algebra & ML
Ca. 27 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Chinesisch (traditionell), Arabischer Raum, Französisch, Portugiesisch (europäisch), Chinesisch (vereinfacht), Italienisch, Portugiesisch (Brasilien), Vietnamesisch, Koreanisch, Deutsch, Russisch, Türkisch, Englisch, Spanisch
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Tensorflow
- Deep Learning
- Mathematical Optimization
- hyperparameter tuning
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Stufe „Mittel“
Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
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Ca. 27 Stunden zum Abschließen
Englisch
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von
deeplearning.ai
DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
14 Stunden zum Abschließen
Practical Aspects of Deep Learning
Discover and experiment with a variety of different initialization methods, apply L2 regularization and dropout to avoid model overfitting, then apply gradient checking to identify errors in a fraud detection model.
14 Stunden zum Abschließen
15 Videos (Gesamt 131 min), 4 Lektüren, 6 Quiz
6 Stunden zum Abschließen
Optimization Algorithms
Develop your deep learning toolbox by adding more advanced optimizations, random minibatching, and learning rate decay scheduling to speed up your models.
6 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 92 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
7 Stunden zum Abschließen
Hyperparameter Tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks
Explore TensorFlow, a deep learning framework that allows you to build neural networks quickly and easily, then train a neural network on a TensorFlow dataset.
7 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 103 min), 5 Lektüren, 3 Quiz
Bewertungen
- 5 stars88,22Â %
- 4 stars10,60Â %
- 3 stars1Â %
- 2 stars0,11Â %
- 1 star0,05Â %
Top-Bewertungen von IMPROVING DEEP NEURAL NETWORKS: HYPERPARAMETER TUNING, REGULARIZATION AND OPTIMIZATION
von AS19. Nov. 2018
This course is a big part of the meat of the Deep Learning specialization. I found both lectures and exercises gave me valuable practice at grappling with the actual process of training neural nets.
von DH26. Apr. 2020
Everything, Everyparameter in neural networks looks familiar to me now. I feel like I can optimize them for better accuracy. Overall I learned some new things and the way of teaching was really nice.
von YL20. Feb. 2018
very useful course, especially the last tensorflow assignment. the only reason i gave 4 stars is due to the lack of practice on batchnorm, which i believe is one of the most usefule techniques lately.
von CV23. Dez. 2017
Exceptional Course, the Hyper parameters explanations are excellent every tip and advice provided help me so much to build better models, I also really liked the introduction of Tensor Flow
Thanks.
Ãœber den Spezialisierung Deep Learning
The Deep Learning Specialization is a foundational program that will help you understand the capabilities, challenges, and consequences of deep learning and prepare you to participate in the development of leading-edge AI technology.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
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